Journal of KIISE:Software and Applications (한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용)

Korean Institute of Information Scientists and Engineers (한국정보과학회)
권호 표지

3D Face Recognition using Projection Vectors and Surface Curvatures

투영 벡터와 표면 곡률을 이용한 3차원 얼굴 인식

  • 박녹 (영남대학교 나노시스템공학과) ;
  • 이영학 (영남대학교 전자정보공학부) ;
  • 이태홍 (영남대학교 전자정보공학부)
  • Published : 2006.01.01
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Abstract

The depth information in the face represents personal features in detail. In particular, the surface curvatures extracted from the face contain the most important personal facial information. This surface curvature and together with grouped projection vector which reduces the dimensions resulting less computations are collaborated into the proposed 3D face recognition algorithm. The maximum and minimum curvature are calculated from the surface curvature image, which are grouped into projected vectors for recognition. The minimum curvature showed the best recognition rate among the surface parameters.

얼굴의 깊이 정보는 개개인의 특성을 잘 나타내며, 특히 표면 곡률은 곡선으로 이루어진 사람들의 얼굴 표면을 특정 짓는 아주 중요한 정보이다. 3차원 물체 인식에서 표면 형태 특성을 잘 나타내는 곡률 정보와 계산량을 줄일 수 있는 차원 감소의 그룹 분할 투영 벡터 방법을 이용한 3차원 얼굴 인식 방법을 제안한다. 얼굴의 표면 곡률을 구하여, 이로부터 최대 곡률 및 최소 곡률에 대한 그룹 분할 투영 벡터를 적용하여 인식 하였다. 인식 결과 최소 곡률에 의한 투영 벡터 방법이 가장 높은 인식률을 나타내었다.

Keywords

References

  1. P. L. Hallinam, G. G. Gordon, A. L. Yuille, and D. Mumford, Two-and Three Dimensional Patterns of the Face, A K Peters Ltd., pp. 21-23, 1999
  2. David F. McAllister, Stereo Computer Graphics and Other True 3D Technologies, PhD. Thesis, Princeton University Press, pp. 15-30, 1993
  3. M. Grob, Visual Computing, Springer-Verlag, pp. 124-200, 1994
  4. K. P. Han, Geometric Stereo Matching using Population based Incremental Learning with adaptive Chromosomes, PhD. Thesis, Kyungpook University, pp. 6-10, 1999
  5. 고재필, 변혜란, '고유얼굴 기반의 얼굴형판을 이용한 얼굴영역 추출', 정보과학회논문지, 소프트웨어 및 응용, 제 27권 제 11호, pp. 1123-1132, 2000
  6. W. Zhao, R. Chellapa and A. Rosenfeld, 'Face Recognition: a Literature Survey,' ACM Computing Surveys, vol. 35, pp. 399-458, 2003 https://doi.org/10.1145/954339.954342
  7. C. S. Chua, F. Han, Y. K. Ho, '3D Human Face Recognition Using Point Signature,' 4th ICAFGR, pp. 233-238, 2000 https://doi.org/10.1109/AFGR.2000.840640
  8. J. C. Lee and E. Milios, 'Matching range image of human faces,' Third International Conference on Computer Vision, pp. 722-726, 1990 https://doi.org/10.1109/ICCV.1990.139627
  9. G. G. Gordon, 'Face Recognition based on Depth and Curvature Feature,' Preceeding of the IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 808-810, 1992 https://doi.org/10.1109/CVPR.1992.223253
  10. H. T. Tanaka, M. Ikeda and Hchiaki, 'Curvature- ？based Face Surface Recognition using Spherical Correlation,' Third IEEE International Conference on Automatic Face and Gesture Recognition, pp. 372-377, 1998 https://doi.org/10.1109/AFGR.1998.670977
  11. Peet, F. G., and T. S. Sahota, 'Surface Curvature as a Measure of Image Texture,' IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. Vol.7. No.6, pp. 734-738, 1985 https://doi.org/10.1109/TPAMI.1985.4767733
  12. B. Takacs, 'Comparing Face Images Using the Modified Hausdorff Distance,' Pattern Recognition, vol. 31, no. 12, pp. 1873-1880, 1998 https://doi.org/10.1016/S0031-3203(98)00076-4
  13. M. Turk and A. Petland, 'Face recognition using Eigenfaces,' Journal of Cognitive Neuroscience, vol. 3, pp. 71-86, 1991 https://doi.org/10.1162/jocn.1991.3.1.71
  14. 이영학, 박건우, 이태홍, '종단면과 횡단면을 이용한 3차원 얼굴 인식', 정보과학회논문지 소프트웨어 및 응용, 제30권 9·10권, pp. 885-893, 2003